Verrijking database vlootsamenstelling mobiele werktuigen

Om maatregelen voor het reduceren van emissies van mobiele werktuigen in de bouw mogelijk te maken is inzicht nodig in de omvang en samenstelling van de vloot en het gebruik ervan. Door middel van het verzamelen van data uit andere bronnen kan een rijkere set aan machinedata gecreëerd worden om de samenstelling inzichtelijker en completer te maken.

Doel van het project:
Om maatregelen voor het reduceren van emissies van mobiele werktuigen in de bouw mogelijk te maken is inzicht nodig in de omvang en samenstelling van de vloot en het gebruik hiervan. Deze data is tot nu toe nog onvolledig. Topsector Logistiek heeft TNO daarom gevraagd om het overzicht van de omvang en samenstellingen van de vloot mobiele werktuigen inzichtelijker en completer te maken, door middel van het verzamelen van data uit andere bronnen zoals verkoopsites en onderhoudsbedrijven. Dit onderzoek is onder andere nuttig voor brancheverenigingen, aangezien zij meestal geen bestaande database tot hun beschikking hebben waarin gedetailleerde machine-informatie beschikbaar is. Ook is de RDW data voor hen zeer nuttig voor toekomstige verkoopdata.

Inhoud van het project:
Op basis van informatie van leveranciers is de data voor de belangrijkste categorieën mobiele werktuigen met een kenteken uit het RDW-register aangevuld. Ook is informatie van advertenties op gespecialiseerde tweedehands verkoopwebsites verzameld, en is er nagegaan welke machines periodiek worden gekeurd en wat voor data daar anoniem over gedeeld kan worden. Deze verzamelde data is naast bestaande datasets voor mobiele werktuigen neergelegd, waardoor een vergelijking kon worden gemaakt per type machine over de samenstelling binnen de motoromvangs- en leeftijdsklasse en van de gemiddelde gebruiksduur per leeftijdsklasse.

Resultaat van het project:
De eerste stappen zijn gezet richting een rijkere set aan machinedata. Onder andere gebruiksuren, vermogen en stageklassen van verschillende mobiele werktuigen zijn door de TNO in kaart gezet. Ook is er een algoritme ontwikkeld om op basis van machinetype, bouwjaar, vermogen, cilinderinhoud en brandstof de stageklasse te bepalen. De dataset is echter nog niet compleet: met name het vermogen van de machines moet nog beter uitgezocht om ook de stageklasse te kunnen bepalen, en voor de categorie landbouwtrekkers is meer informatie nodig.